- 数据分析的统计方法--基于R的应用(中国高等教育学会工程教育专业委员会新工科十四五规划教材)/人工智能与大数据系列
- - 作者：编者:韩明//王延新|责编:吴昌雷
  - 出版社：浙江大学
  - ISBN：9787308247795
  - 出版日期：2024/04/01
  - 页数：344
- 售价：27.6

内容大纲
本书在介绍数据分析的统计方法的有关概念、相关背景的基础上，通过应用案例并借助R软件，着重讲解常用统计方法在数据分析中的应用。全书由13章组成：绪论、数据的表示及可视化、线性回归分析、逐步回归与回归诊断、广义线性模型与非线性模型、方差分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、高维数据分析简介。本书注重可读性，力求图文并茂：与同类书籍相比，本书的最大特点是用R软件学习数据分析的统计方法，容易入门。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  数据分析概述
  1.2  数据分析案例
    1.2.1  沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布
    1.2.2  Suncorp—Metway使用数据分析实现智慧营销
    1.2.3  《红楼梦》成书新说
  1.3  R语言／软件简介
    1.3.1  R语言及其发展情况
    1.3.2  R软件的下载和安装
    1.3.3  基本命令和基本操作
  1.4  用于数据分析的数据集
  1.5  本书各项数据统计表
  1.6  思考与练习题
第2章  数据的表示及可视化
  2.1  数据的矩阵表示
    2.1.1  数据的一般格式
    2.1.2  数据的数字特征
  2.2  用R语言展示和描述数据
    2.2.1  中学生身高和体重数据的展示和描述
    2.2.2  iris数据集的展示和描述
  2.3  用R语言对数据进行可视化
    2.3.1  中学生年龄、身高和体重数据的可视化
    2.3.2  城镇居民生活消费情况的可视化
    2.3.3  iris数据集的可视化
    2.3.4  mtcars数据集的展示和可视化
  2.4  思考与练习题
第3章  线性回归分析
  3.1  一元线性回归
    3.1.1  一个例子
    3.1.2  数学模型
    3.1.3  回归参数的估计
    3.1.4  回归方程的显著性检验
    3.1.5  women数据集的回归分析
    3.1.6  预测
  3.2  多元线性回归
    3.2.1  多元线性回归模型
    3.2.2  回归参数的估计
    3.2.3  回归方程的显著性检验
    3.2.4  血压、体重和年龄数据的回归分析
    3.2.5  预测
    3.2.6  血压、年龄以及体质指数问题
  3.3  思考与练习题
第4章  逐步回归与回归诊断
  4.1  逐步回归
    4.1.1  变量的选择
    4.1.2  Hald水泥问题的逐步回归
  4.2  回归诊断
    4.2.1  什么是回归诊断
    4.2.2  Anscombe问题
    4.2.3  儿童智力测试问题的回归诊断

  4.3  Box-Cox变换
    4.3.1  异方差与Box-Cox变换
    4.3.2  家庭人均收入与人均购买量数据分析
  4.4  思考与练习题
第5章  广义线性模型与非线性模型
  5.1  广义线性模型
    5.1.1  广义线性模型概述
    5.1.2  Logistic模型
    5.1.3  电击强度实验数据的Logistic回归
……
第6章  方差分析
第7章  聚类分析
第8章  判别分析
第9章  主成分分析
第10章  因子分析
第11章  对应分析
第12章  典型相关分析
第13章  高维数据分析简介
参考文献

内容大纲

作者介绍

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